package com.lark.algorithm.study.heap;

import com.lark.algorithm.study.array.Array;

/**
 * @author btmood
 * @version 1.0
 * @apiNote
 * @since 2024-05-29 20:46
 */
public class MaxHeap<E extends Comparable<E>> {

    private Array<E> data;

    public MaxHeap(int capacity) {
        data = new Array<>(capacity);
    }

    public MaxHeap() {
        data = new Array<>();
    }

    public MaxHeap(E[] arr) {
        data = new Array<>(arr);
        // 从最后一个非叶子节点到根节点
        for (int i = parent(arr.length - 1); i >= 0; i--) {
            siftDown(i);
        }
    }

    public int size() {
        return data.getSize();
    }

    public boolean isEmpty() {
        return data.isEmpty();
    }

    /**
     * 返回完全二叉树的数组表示中，一个索引所表示的元素的父节点的索引
     * @param index 索引
     * @return 父节点的索引
     */
    private int parent(int index) {
        if (index == 0) {
            throw new IllegalArgumentException("index-0 doesn't have parent");
        }
        return (index - 1) / 2;
    }

    /**
     * 返回完全二叉树的数组表示中，一个索引所表示的元素的左孩子节点的索引
     * @param index 索引
     * @return 左孩子节点的索引
     */
    private int leftChild(int index) {
        return index * 2 + 1;
    }

    /**
     * 返回完全二叉树的数组表示中，一个索引所表示的元素的右孩子节点的索引
     * @param index 索引
     * @return 右孩子节点的索引
     */
    private int rightChild(int index) {
        return index * 2 + 2;
    }

    /**
     * 向堆中添加元素
     * @param e 待添加元素
     */
    public void add(E e) {
        data.addLast(e);
        siftUp(data.getSize() - 1);
    }

    /**
     * 堆里的元素上浮操作
     * @param k 索引
     */
    private void siftUp(int k) {
        // 当k的索引位置大于0
        // 并且k的父节点的值还要小于当前节点的值
        while (k > 0 && data.get(parent(k)).compareTo(data.get(k)) < 0
        ) {
            // 交换k位置的节点和它的父节点的位置
            data.swap(k, parent(k));
            // 让k等于父节点位置的索引，然后进行下一轮循环
            k = parent(k);
        }
    }

    /**
     * 查找堆中的最大元素
     * @return
     */
    public E findMax() {
        if (data.isEmpty()) {
            throw new IllegalArgumentException("data is empty");
        }
        return data.get(0);
    }

    /**
     * 删除最大节点：交换堆中的最小元素和最大元素，然后删除最大元素
     * @return 返回最大元素
     */
    public E extractMax() {
        E ret = findMax();
        // 将最大元素和最末尾元素交换位置
        data.swap(0, data.getSize() - 1);
        // 一出末尾元素（最大元素）
        data.removeLast();
        siftDown(0);
        return ret;
    }

    /**
     * 堆里的元素下沉操作
     * @param k 索引
     */
    public void siftDown(int k) {
        // 如果当前节点的左孩子已经数组越界了，说明这已经是最小节点了（因为堆是完全二叉树）
        while (leftChild(k) < data.getSize()) {
            // 这里把data[j]定义为leftChild和rightChild中的最大值
            // 左孩子的节点
            int j = leftChild(k);
            // 有右孩子 && 右孩子的值大于左孩子的值
            if (j + 1 < data.getSize() && data.get(j + 1).compareTo(data.get(j)) > 0) {
                // 让j等于右孩子的索引
                j = rightChild(k);
            }
            // 如果k元素值比左右孩子的最大节点值都要大
            if (data.get(k).compareTo(data.get(j)) > 0) {
                break;
            }
            // 如果k元素值比左右孩子的最大节点值小，就交换节点，并继续循环；
            data.swap(k, j);
            k = j;
        }
    }

    /**
     * 取出堆中的最大元素，并且替换成元素e
     * @param e 新的元素
     * @return 被替换的元素
     */
    public E replace(E e) {
        E ret = findMax();
        data.set(0, e);
        siftDown(0);
        return ret;
    }
}
